發(fā)布時間：2020-12-20 07:37

　　網(wǎng)絡(luò)借貸借助信息技術(shù)撮合借貸雙方完成基于信任的匿名借貸交易,其本質(zhì)仍為民間借貸。技術(shù)的引入擴大了借貸交易的地域范圍和時間范圍,來自全國各地的借款人和投資人可以不受時間與地域的限制,隨時隨地進行借貸交易。網(wǎng)絡(luò)借貸的準入門檻較低,吸引了大量有資金需求的借款人和擁有閑散資金的投資人參與網(wǎng)絡(luò)借貸交易。網(wǎng)絡(luò)借貸市場資金需求側(cè)和供給側(cè)參與者的行為特征會對市場運行和市場效率產(chǎn)生重要影響。在資金需求側(cè),由于平臺的風險防控技術(shù)和貸后聯(lián)合懲戒措施不足以及監(jiān)管政策沖擊,導致借款人違約風險較高,甚至出現(xiàn)惡意逃廢債問題,不僅致使投資人面臨損失,還加劇了行業(yè)風險。在資金供給側(cè),不同于機構(gòu)投資者,網(wǎng)絡(luò)借貸投資人主要為缺乏專業(yè)知識和投資經(jīng)驗的個體投資者,其在網(wǎng)絡(luò)借貸交易中表現(xiàn)出部分非理性行為。此外,普惠金融的重點服務(wù)對象是否受到投資人的偏好及其融資成本高低,關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)借貸能否助力實現(xiàn)普惠金融目標。監(jiān)管信號近年密集釋放,網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)正處在清退轉(zhuǎn)的關(guān)鍵時刻。借助網(wǎng)絡(luò)借貸市場的借款申請和出借記錄等標準化交易數(shù)據(jù),研究網(wǎng)絡(luò)借貸主要參與者的行為特征,擴展影響市場效率和市場運行的關(guān)鍵因素,可為宏觀監(jiān)管、中觀平臺轉(zhuǎn)型升級和微觀參與... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：228 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀??２０１０年后，政策紅利促進了包括網(wǎng)絡(luò)借貸在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展

，加之監(jiān)管層將網(wǎng)絡(luò)借貸平臺定位為信息中介，學者一般僅??使用人人貸的信用認證類借款樣本研究網(wǎng)絡(luò)借貸的相關(guān)問題。對原始樣本做以下??處理：（丨）剔除實地認證標、機構(gòu)拘保標和智能理財標；（２）剔除收入、學歷、??工作行業(yè)和工作時間等缺失或者表述不清的借款標的：（３）剔除借款金額為０元??的標的；（４）剔除標的數(shù)Ｍ較少的中Ｗ香港、中Ｗ澳門和中Ｗ臺灣三個竹級行政??丨Ｘ：域的借款標的。最終得到４１９７９２條信用認證類借款數(shù)據(jù)，遍布全閑３１個拆市??自治區(qū)，借款標的主要集中在中部和東部地區(qū)，如圖４＊４?（丨）所示，顏色越深，??借款申請數(shù)Ｍ越多。滿標借款３４１２５單，平均滿標率為８．１３％，成功借款２８６９３??單，ｆ均成功率為６．８４％。滿標借款同樣遍布全國３１個省市，如圖４－４?（２）所??示，滿標借款集中在廣東、浙江、江蘇、山東等地。??（ｙ?ｆ?〇ｒ＾ｒ?＾?，??＾５０?．?口。?、ｖ？？夕?ｉ??？?ＸＷ?？１?ＣＯ?１．５００??ＨＩ?５００Ｊ?ＩＯＯＯＯ?，?Ｍ?ＳＯＩ?－?１０００??■ｉ?１０００１?３００００?．，ｉ＜＊?ＨｉｌＯＯＩ?＾ＯＯＯ??＿２Ｕ〇〇?卜．＿?？．．’：，?Ｍｌ?２００１?－?ＷＸ．?？？，：？？＞，??■１?ＳＯＯＯｌ．ＴＯＯＯＯ?Ｉ?麵則．６０００?ｌ?？??＊?一??（１）借款申請?（２）滿標借款??圖４－４借款標的地域分布??（２）變量定義說明??借款人在人人貸平臺申請借款時，需要填報和披露兩方面信息：一是借款訂??單信息，包括借款利率、借款期限、借款金額、借款用途以及借款年份；二是借??款人特征信息，包括基礎(chǔ)信息、信用信息、

山東大學博士學位論文??７．２投資端數(shù)據(jù)概況??（１）全樣本概況??關(guān)于投資端數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺一般不公布投資端的具體信息，而出借記錄??只包含投資人的昵稱、出借金額、出借時間等信息，因而無法直接通過出借記錄??獲取投資人的個體特征。如果投資人在平臺申請過借款，則其基本信息會被記錄??在借款端數(shù)據(jù)之中。參考高銘等（２０１７）和丁杰等（２０１８）的做法，將信用認證??類借款數(shù)據(jù)中投資人的身份識別碼和借款人的分份識別碼進行匹配，共匹配出??７０１０５條出借記錄含存基礎(chǔ)信息。這些出借記錄對應(yīng)３２０８位投資人，投資金額??約５１６４萬元。剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本，圾終投資端的投資數(shù)據(jù)為２４３６位投資人的??６２２３２條出借記錄。投資人遍布除港澳臺外的３丨個省市，何東部地區(qū)的出借交??易最為頻繁，北京、江蘇、上海和廣東的投資人出借頻率位居前列，對應(yīng)的出借??記錄均超５０００條（如圖７－１所示）。??Ｉ＞ｒａｌｉｎｇｓ?ｏｆ?ｉｎｖｅｓｔｏｒ／ＷＰ?＾??口０?＼?ｅｙ?｜??口?１．１０００?？１??ＳＳ１００１?？?２０００?ｔ?；??■Ｉ?２００１?？?３０００??ｍｍ?３〇ｏｉ．?５〇ｏｏ??■■訓－１５０００?４??圖７－１出借記錄地域分布??（２）變童定義說明??投資人的特征信息包括基礎(chǔ)信息資產(chǎn)信息工作??信息和出借信息四個維度。基礎(chǔ)信息包括出借??時的年齡（）、性別（）、學歷（ｊＬ＿￡＾ｗ〇７／／６）／２?）和婚姻狀況??資產(chǎn)信息包括收入水平是否有房產(chǎn)（Ｌ??１３７??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]地理距離、信息不對稱與借款人違約風險[J]. 張笑,胡金焱.  山東大學學報(哲學社會科學版). 2020(01)
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[3]金融投資中的教育溢價及其性別異質(zhì)性——基于P2P網(wǎng)貸投資的實證檢驗[J]. 丁杰,曾燕,李悅雷,郭陽.  中國管理科學. 2019(10)
[4]普惠金融、貨幣政策與網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)展[J]. 梁洪,張曉玫.  國際金融研究. 2019(09)
[5]信任與欺騙:投資者為什么陷入龐氏騙局?——來自e租寶88.9萬名投資者的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 王正位,王新程,廖理.  金融研究. 2019(08)
[6]高收入者參與P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的動機:基于信息不對稱的視角[J]. 張笑,胡金焱.  改革. 2019(07)
[7]信貸市場存在行業(yè)歧視嗎——以P2P網(wǎng)絡(luò)借貸為例的研究[J]. 胡金焱,李建文.  財貿(mào)經(jīng)濟. 2019(07)
[8]貨幣政策對互聯(lián)網(wǎng)金融借貸利率的作用機制與實施效果:以P2P為例[J]. 胡金焱,水兵兵.  山東社會科學. 2019(06)
[9]聲譽的信息含量——來自P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的證據(jù)[J]. 李焰,張迎新,王琳.  管理評論. 2019(04)
[10]市場化進程、教育同質(zhì)性婚配與家庭收入差距[J]. 王文濤,曹丹丹.  經(jīng)濟學動態(tài). 2019(02)

博士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)借貸市場中投資者風險偏好與行為特征研究[D]. 宋唯實.山東大學 2019
[2]網(wǎng)絡(luò)借貸中信息不對稱的作用機理與緩解機制研究[D]. 張笑.山東大學 2019



本文編號：2927486